10.3963/j.issn.1674-4861.2007.05.012
基于Lagrange支持向量回归机的短时交通流量预测模型的研究
在智能交通系统中,进行实时、准确的交通流预测是交通控制和交通流诱导的关键之一,直接影响交通控制和交通诱导的效果.基于支持向量机,提出了一种Lagrange支持向量回归机的交通流量短时预测模型,能够实现对交通流量的有效预测.仿真试验表明,Lagrange支持向量回归机具有良好的泛化性能、更快的迭代速度,预测结果优于改进的BP神经网络.
交通流量、短时预测模型、支持向量机、Lagrange支持向量回归机、核函数
25
U491(交通工程与公路运输技术管理)
2008-01-24(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共4页
46-49